核心概念
大規模言語モデルの推論能力により、情報検索はより複雑になっている。
要約
大規模言語モデルの推論能力により、情報検索は単なる文書取得から回答の綜合へ進化している。本稿では、自然演繹計算を基に質問回答の複雑度を分析する新しいフレームワークを紹介。前進、クエリ、プランニングフラグメントを特定し、完全な一階計算で証明する必要があることを比較。推理能力があるトランスフォーマーの解析や不確実性下での推論例も提供。さらに、Datalog制約や効率的なフラグメントについて詳細に議論。
統計
計算可能性は決定不能である(Turing, 1937)
プロポジショナル計算は決定可能だがNP困難(Cook, 1971)
自然演繹計算は一階述語論理に対して完全かつ整合的(Prawitz, 1965)
引用
"Given the reasoning abilities of large language models, information retrieval is becoming more complex."
"Our insight is that natural and useful classes and models of computation can be derived from the natural calculus."
"The fact that they will be happy either way requires the ability to reason by cases."